Какие распространенные типы данных SQL существуют и как их выбирать?

Question

Accepted Answer

Каждый столбец имеет **тип данных**, определяющий, что он хранит — числа, текст, даты, булевы значения и т. д. Выбор правильного типа важен для **эффективности хранения, корректности и производительности**. Типы немного различаются в зависимости от базы данных, но категории стандартны.

## Числовые типы

```sql
INT / INTEGER          -- whole numbers (4 bytes)
BIGINT                 -- large whole numbers (8 bytes) — for IDs that grow large
SMALLINT               -- small whole numbers (save space)
DECIMAL(10,2) / NUMERIC -- EXACT decimal — use for MONEY (no rounding errors)
FLOAT / REAL / DOUBLE  -- approximate floating point — NOT for money
SERIAL / AUTO_INCREMENT -- auto-incrementing integer (for primary keys)
```

**Важно:** используйте **`DECIMAL`/`NUMERIC` для денег** (точная арифметика), никогда `FLOAT`/`DOUBLE` (которые имеют ошибки округления, искажающие финансовые расчеты).

## Текстовые типы

```sql
VARCHAR(n)    -- variable-length text up to n chars (the common choice)
CHAR(n)       -- FIXED-length (padded) — for codes of known length (e.g. country codes)
TEXT          -- large/unlimited text (articles, descriptions)
```

`VARCHAR(n)` — это повседневный текстовый тип; `TEXT` для большого содержимого; `CHAR(n)` для кодов фиксированной длины.

## Дата/время, логический тип и другие

```sql
DATE           -- date only (2024-01-15)
TIME           -- time only
TIMESTAMP      -- date + time (with or WITHOUT time zone — TIMESTAMPTZ in Postgres)
BOOLEAN        -- true/false
UUID           -- universally unique identifier (good for distributed IDs)
JSON / JSONB   -- structured JSON data (JSONB in Postgres is indexed/efficient)
BLOB / BYTEA   -- binary data
```

## Почему выбор правильного типа имеет значение

```text
✓ Storage — smaller types use less space (INT vs BIGINT; VARCHAR vs TEXT)
✓ Correctness — DECIMAL for money (exact), proper date types for dates, BOOLEAN for flags
✓ Performance — correct types index and compare efficiently; right size = less I/O
✓ Validation — the type itself constrains what can be stored (an INT can't hold text)
✓ Time zones — use TIMESTAMPTZ for timestamps to avoid time-zone bugs
```

## Почему это важно

Выбор подходящих типов данных — это фундаментальный аспект проектирования базы данных, влияющий на **хранение, корректность и производительность**, поэтому понимание распространенных типов и способов их выбора — это важные повседневные знания.

Знание категорий — числовых (INT, BIGINT, DECIMAL, FLOAT), текстовых (VARCHAR, CHAR, TEXT), дата/время (DATE, TIMESTAMP), логических и специальных типов (UUID, JSON/JSONB) — необходимо для правильного проектирования таблиц.

Несколько выборов имеют реальные последствия, достойные понимания: использование **`DECIMAL`/`NUMERIC` для денег** вместо `FLOAT` (критическая проблема корректности — ошибки округления с плавающей точкой портят финансовые расчеты, классическая серьезная ошибка), выбор правильного **размера целого числа** (`BIGINT` для ID, которые могут превышать диапазон INT — реальная проблема для больших таблиц), использование надлежащих **типов дата/время** (особенно `TIMESTAMPTZ` с учетом часового пояса для избежания ошибок часовых поясов) и выбор текстовых типов подходящего размера (VARCHAR или TEXT).

Правильный выбор типа влияет на эффективность хранения (меньшие типы используют меньше места и операций ввода-вывода), корректность (тип валидирует и точно представляет данные) и производительность (надлежащие типы эффективно индексируются и сравниваются).

Поскольку каждый столбец требует выбора типа, а неправильные выборы вызывают реальные проблемы (FLOAT для денег портит расчеты, переполнение INT для ID, ошибки часовых поясов), понимание распространенных типов данных SQL и принципов их выбора — точность для денег, надлежащий размер, временные метки с учетом часового пояса — это важное, фундаментальное знание для обоснованного проектирования базы данных, которое предотвращает класс тонких, но серьезных проблем с корректностью и производительностью данных.